Econometria e Machine Learning

Reamostragem em modelos preditivos: separação treino e teste

Nesse artigo abordamos técnicas de reamostragem de dados, conhecidas como separação treino/validação/teste, úteis para avaliar a acurácia de modelos preditivos. Mostramos exemplos e aplicações das técnicas, destacando o contexto e os desafios que podem emergir, usando problemas de regressão e de classificação com dados temporais e de corte transversal. Códigos dos exemplos são expostos nas linguagens de programação R e Python.

Análise de Regressão e Previsão

Gerar previsões quantitativas passa por satisfazer os seguintes passos: o quanto nós sabemos sobre os fatores que influenciam determinado evento ou variável? Existem dados disponíveis? O quanto as previsões que estamos fazendo podem afetar os eventos ou observações futuras? Satisfeita essas condições, podemos utilizar uma Regressão Linear para prever os valores de uma variável.

Fluxo de trabalho para Modelagem Preditiva

Neste artigo, apresentamos um guia de trabalho para desenvolver modelos preditivos, percorrendo as principais etapas para se ter uma visão geral do processo. Mostramos um exemplo prático de ponta a ponta, usando as linguagens de programação R e Python.

Modelos ARIMA e Metodologia Box-Jenkins

O que são os modelos ARIMA e como aplicar a Metodologia Box-Jenkins? Vamos demonstrar neste post como construir um modelo linear univariado, expondo o modelo do tipo ARIMA, bem como vamos descrever a metodologia Box-Jenkins para prever séries temporais. Mostraremos os resultados de um exemplo da previsão do IPCA mensal construído no R e no Python.

Análise Exploratória de Séries Temporais

Neste artigo, vamos apresentar técnicas e métodos úteis para analisar séries temporais e entender suas características. Mostramos as aplicações e interpretações de cada técnica com exemplos de dados reais, usando as linguagens de programação R e Python.